10个Python图像编辑工具

PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库，它提供了对多种名目图像文件的打开、编辑、生涯的支持。但在 2009 年之后 PIL 就遏制宣布新版本了。荣幸的是，尚有一个 PIL 的起劲开拓的分支 Pillow，它的安装进程比 PIL 越发简朴，支持大部门主流的操纵体系，而且还支持 Python 3。Pillow 包括了图像的基本处理赏罚成果，包罗像素点操纵、行使内置卷积内核举办滤波、颜色空间转换等等。

资源

Pillow 的官方文档提供了 Pillow 的安装声名本身代码库中每一个模块的示例。

示例

行使 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像加强：

from PIL import Image,ImageFilter
#Read image
im = Image.open('image.jpg')
#Display image
im.show()
 
from PIL import ImageEnhance
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")

Enhancing an image in Pillow using ImageFilter

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5、OpenCV-Python

OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计较机视觉规模最普及行使的库之一，OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的运行速率很快，这归功于它行使 C/C++ 编写的靠山代码，同时因为它行使了 Python 举办封装，因此挪用和陈设的难度也不大。这些利益让 OpenCV-Python 成为了计较麋集型计较机视觉应用措施的一个不错的选择。

资源

入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。

示例

行使 OpenCV-Python 中的金字塔融合Pyramid Blending将苹果和橘子融合到一路：

Image blending using Pyramids in OpenCV-Python

• 源码

6、SimpleCV

SimpleCV 是一个开源的计较机视觉框架。它支持包罗 OpenCV 在内的一些高机能计较机视觉库，同时不必要去相识位深度bit depth、文件名目、色彩空间color space之类的观念，因此 SimpleCV 的进修曲线要比 OpenCV 平缓得多，正如它的标语所说，“将计较机视觉变得更简朴”。SimpleCV 的利益尚有：

• 纵然是方才打仗计较机视觉的措施员也可以通过 SimpleCV 来实现一些浅显的计较机视觉测试
• 录像、视频文件、图像、视频流都在支持范畴内

资源

官方文档简朴易懂，同时也附有大量的学惯用例。

示例

SimpleCV

7、Mahotas

Mahotas 是另一个 Python 图像处理赏罚和计较机视觉库。在图像处理赏罚方面，它支持滤波和形态学相干的操纵；在计较机视觉方面，它也支持特性计较feature computation、乐趣点检测interest point detection、局部描写符local descriptors等成果。Mahotas 的接口行使了 Python 举办编写，因此得当快速开拓，而算法行使 C++ 实现，并针对速率举办了优化。Mahotas 尽也许做到代码量少和依靠项少，因此它的运算速率很是快。可以参考官方文档相识更多具体信息。

资源

文档包括了安装先容、示例以及一些 Mahotas 的入门教程。

示例

Mahotas 力争行使少量的代码来实现成果。譬喻这个 Finding Wally 游戏：

Finding Wally problem in Mahotas

Finding Wally problem in Mahotas

• 源码

8、SimpleITK

（编辑：湖南网）

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